Google презентувала Gemini Decisions API для швидких мультимодальних рішень
Головне за 30 секунд
- Новий API працює на основі моделі Gemini Decision 1 і забезпечує затримку обробки в межах 150–250 мс.
- Підтримує оцінку до 1000 запитань за один прохід для текстів, зображень, аудіо, відео та PDF.
- Вартість становить $0.10 за 1 млн вхідних токенів при безкоштовних вихідних токенах.
- Використовується для роутингу запитів, модерації, перевірки правил і оцінки контенту.
Зміст
Функціонал та архітектура Gemini Decisions API
Google представила Gemini Decisions API — новий ендпоінт, що працює на базі моделі Gemini Decision 1 (gemini-decision-1). Інструмент розроблений для швидкого прийняття рішень у замкнених множинах (closed-set decisions) без декодування вихідного тексту токен за токеном.
Модель здатна аналізувати мультимодальний вхідний контекст обсягом до 256K токенів, включаючи текст, зображення, аудіо, відео та PDF. В межах одного запиту можна оцінити до 1 000 незалежних запитань. Затримка обробки становить 50–100 мс на рівні обчислень моделі та 150–250 мс для всього наскрізного запиту (end-to-end).
API підтримує три типи питань у кожному проході:
- bool (Yes/No): оцінка ймовірності виконання умови так/ні.
- choice (Multiple Choice): вибір одного варіанту з діапазону від 2 до 255 кандидатів із поверненням нормованих ймовірностей.
- score (Ordered Rubric): оцінювання за впорядкованою шкалою (починаючи з 0) з видачею зваженого бала.
Кожна відповідь містить показник впевненості (confidence score) від 0 до 1, що дозволяє програмам перенаправляти неоднозначні випадки на додаткову перевірку людинами.
Економічність та сценарії використання
Ціна використання Gemini Decision 1 становить $0.10 за 1 мільйон вхідних токенів, а плата за вихідні токени повністю відсутня ($0). Дослідження Google свідчать, що використання цієї моделі виходить майже в 5 разів дешевшим на бенчмарках порівняно з Gemini 3.5 Flash-Lite через Interactions API.
Технологію вже інтегровано в кілька внутрішніх продуктів Google:
- Gemini Notebook: використовує API для динамічного маршрутизування запитів до відповідних рівнів моделей, що знижує затримку звичайних запитів до 40%.
- Stitch: швидке створення інтерактивних вайрфреймів та миттєве застосування правок через голос чи дотик.
- CC від Google Labs: вибір відповідної емодзі-реакції з палітри у понад 200 варіантів за частки секунди.
- Google Search: використання як безпекового шару для виявлення союзоподібної або шкідливої поведінки у MCP-інструментах.
Що це означає на практиці
Для розробників, SEO-фахівців та інженерів штучного інтелекту Gemini Decisions API надає надшвидкий інструмент класифікації контенту й роутингу. Це дозволяє організувати ефективну попередню фільтрацію чи модерацію великих обсягів даних (тексти, PDF, медіа) за символічну ціну, не витрачаючи ресурси на дорогі генеративні моделі.
Варто протестувати інтеграцію API через Google AI Studio або платформи OpenRouter, LangChain, Vercel та LiteLLM для побудови логіки автоматичного маршрутизування запитів користувачів до відповідних систем або моделей.
